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利用量子机器学习区分量子态
摘要 — 量子机器学习 (QML) 算法在机器学习 (ML) 领域具有重要意义，因为它有望在执行基本线性代数子程序 (BLAS) 时实现量子加速，而基本线性代数子程序是大多数 ML 算法的基本元素。通过利用 BLAS 操作，我们提出、实现并分析了一种时间复杂度低至 O (NKlog (D) I/C) 的量子 k 均值 (qk-means) 算法，以将其应用于判别读出时量子态的基本问题。判别量子态允许从低级同相和正交信号 (IQ) 数据中识别量子态 | 0 ⟩ 和 | 1 ⟩，并且可以使用自定义 ML 模型来完成。为了减少对传统计算机的依赖，我们使用 qk-means 在 IBMQ Bogota 设备上执行状态鉴别，并设法找到高达 98.7% 的分配保真度，仅略低于 k-means 算法。检查将两种算法应用于量子态组合所产生的分配保真度分数，结果与我们使用 Pearson 相关系数的相关性分析一致，其中证据表明，在所分析的设备上，(1, 2) 和 (2, 3) 相邻量子比特对之间存在串扰。索引术语 — 量子计算、机器学习、量子机器学习、K-Means、QK-Means、串扰
使用扰动筛选对癌症中的合成致死相互作用进行通路驱动分析
当直接针对驱动基因不可行时，合成致死为开发有效的癌症治疗干预措施提供了一种有前途的方法。在本研究中，我们全面分析了大规模 CRISPR、shRNA 和 PRISM 筛选，以确定泛癌症和 12 种单独癌症类型中潜在的合成致死 (SL) 相互作用，使用一种新的计算框架，该框架利用关键驱动基因的生物学功能和信号通路信息来减轻不同癌细胞系中背景基因改变的混杂影响。这种方法已成功鉴定出几种假定的 SL 相互作用，包括泛癌症中的 KRAS-MAP3K2 和 APC-TCF7L2，以及肝癌、血癌、皮肤癌和胃癌中的 CCND1-METTL1、TP53-FRS3、SMO-MDM2 和 CCNE1-MTOR。此外，我们通过 PRISM 药物筛选提出了几种 FDA 批准的针对各种癌症类型的癌症靶向药物，例如用于治疗 VHL 突变肾癌的卡巴他赛和用于治疗 NRAS 或 KRAS 突变肺癌的阿来替尼。利用通路信息可以增强 shRNA 和 CRISPR 筛选的一致性，并提供临床相关发现，例如 SRC 抑制剂达沙替尼对 WNT 信号通路突变的结肠直肠癌患者的潜在疗效。这些分析表明，考虑信号通路信息可以识别更有希望的 SL 相互作用。
基于循环肿瘤 DNA 的成人实体肿瘤基因组分析检测在精准肿瘤学中的应用：最新进展与未来挑战
摘要：使用肿瘤活检进行基因组分析仍然是选择已获批准的分子靶向疗法的标准方法。然而，这种方法通常受到其侵入性、可行性和样本质量差的限制。液体活检提供了一种侵入性较小的方法，同时可以获取同时和全面的肿瘤基因组图谱。最近在检测血浆样本中的循环肿瘤 DNA (ctDNA) 方面取得了进展，其灵敏度、特异性和与肿瘤组织的检测一致性令人满意，这促进了基于 ctDNA 的基因组分析被批准纳入常规临床实践。最近批准了单基因和多基因检测方法，用于检测血浆游离 DNA (cfDNA) 中的遗传生物标志物作为分子靶向疗法的伴随诊断工具，这改变了晚期实体瘤的治疗决策程序。尽管基于 cfDNA 的分子分析的使用越来越多，但关于晚期实体恶性肿瘤的基因组检测是“血浆优先”还是“组织优先”方法仍存在争议。这两种方法都有可能存在优点和缺点，应仔细考虑这些因素，以个性化并选择最合适的基因组检测。本综述重点介绍了晚期实体肿瘤中基于 cfDNA 的基因组分析检测的最新进展，同时强调了制定循证指南以推荐“在正确的时间为正确的患者进行正确的检测”时应应对的主要挑战。
是算法交易法律
目标是为了创建一个问卷，该问卷准确地测量了在工作场所中计算机使用引起的视觉症状。使用文献综述，专家讨论，预测试，试点测试和重新测试进行了一项研究，以验证该计算机视觉综合征问卷（CVS-Q）。通过职业健康，验光和眼科专家评估来确保内容有效性。使用Rasch分析评估了问卷的心理测量特性。标准有效性是通过计算灵敏度和特异性，接收器操作员特征曲线和截止点来确定的。使用Cohen's Kappa（κ）的类内相关系数（ICC）和一致性测试了重复测试重复性。开发的CVS-Q在专家之间达成了广泛的共识和目标群体的良好接受。它以单个评分量表来评估16个症状，可很好地适合Rasch评级量表模型。问卷达到了70％以上的敏感性和特异性，并且对获得的两个分数显示出良好的测试重复性[ICC = 0.802; 95％CI：0.673，0.884]和CVS分类（κ= 0.612; 95％CI：0.384，0.839）。发现CVS-Q具有可接受的心理测量特性，使其成为控制计算机工人视觉健康的有效且可靠的工具。它可以在临床试验和结果研究中使用。关键字：asthenopia;计算机终端；诊断;眼病；职业接触;职业健康。人口问题
复发性儿童 AML 的 PDX 模型保留了整体基因表达模式并揭示了治疗靶点
摘要 (320 字) 随着急性髓系白血病 (AML) 患者来源的异种移植 (PDX) 模型成为靶向治疗临床前评估越来越常用的工具，考虑该系统重现患者疾病状态的保真度变得非常重要。患者母细胞的基因表达谱已成功用于识别 AML 的不同亚型，以发现亚型特异性弱点并预测对治疗和结果的反应。目前，关于 AML 的 PDX 模型如何很好地模拟患者发现的整体基因表达模式的信息很少。为了解决这个问题，我们对从一系列不同的儿科 AML PDX 中获得的数据进行了详细的 RNA-Seq 分析，分别与原始患者数据进行了比较。当将无监督聚类应用于 PDX 样本数据集时，我们发现分组与 KMT2A (MLL) 基因状态相关。此外，在组合分析中，发现 PDX 样本与具有相似基因的原始患者样本一致。我们发现 PDX 和患者数据集中几乎所有表达的转录本的表达水平都具有很强的相关性，从而证明了基因表达特征的忠实再现。此外，配对的患者/PDX 样本显示出很强的一致性，表明在免疫缺陷小鼠中样本特异性基因表达得以保留。在 NOD/SCID/IL2rg 中繁殖的 PDX 模型的比较 -
逆境相连-DCN.pdf
亲子同步性——以偶然的社会反应、相互响应和共同调节为特征的亲子互动模式——与儿童适应性结果密切相关。同步性在行为和生物学框架中都得到了研究。虽然已经证明逆境会影响亲子行为同步性，但这种破坏发生的神经机制研究不足。本研究使用功能性近红外光谱超扫描在亲子互动任务中检查了逆境、亲子行为同步性和亲子神经同步性在侧前额叶皮层区域之间的关联，该任务包括轻度压力诱导和随后的恢复期。参与者包括 115 名儿童（4-5 岁）及其主要照顾者。亲子行为同步性被量化为互动任务期间二元组同步（例如，相互沟通、协调行为）的时间量。亲子神经同步性被检查为亲子侧 PFC 激活之间的血流动力学一致性。逆境在两个经验得出的领域中进行检查：社会人口风险（例如家庭收入）和家庭风险（例如家庭混乱）。各个领域的逆境与各种任务条件下亲子行为同步性降低有关。在实验诱发的压力背景下，社会人口风险与亲子神经同步性降低有关。这些发现将逆境与亲子行为和神经同步性降低联系起来。
悉尼的住宅搬迁景观
摘要：这项研究调查了家庭住宅搬迁时机，这对于运输和城市规划至关重要。分析澳大利亚悉尼1,024次搬迁的高维数据集，研究将十个机器学习生存技术与三种经典生存模型进行了对比。结果表明，当经典模型与基于树的自动化特征选择器配对时，它们与机器学习成果紧密相符。值得注意的是，GBM，XGBoost和随机森林模型出现了出色的表演者。这项研究提供了自动和手动特征选择之间的全面比较，阐明了影响家庭住院时间的变量。虽然利用各种模型的预测堆叠的集合建模来提高准确性，但这些改进是边际，强调固有的建模挑战，尤其是在一致性指数中错误分类的特定家庭对的反复出现的问题。彻底的特征分析重点介绍了房屋所有权作为最重要的预测指标，强调了最近的生活事件和可访问性功能在搬迁决策中的重要性。研究强调了考虑当前和未来房屋在搬迁模型中的可及性的重要性，在模型结果中具有20％的特征。在这些基本见解的基础上，该研究为对可持续城市规划中的个人决策过程提供了更深入的理解铺平了道路。关键字：住宅搬迁，机器学习，生存分析，住宅自我选择，可访问性
建模3D心脏收缩和用点云变形网络放松
摘要 - 通常在临床实践中使用的心脏功能的全球单值生物标志物，例如射血分数，提供了对真实3D心脏变形过程的有限见解，因此限制了对健康和病理心脏力学的理解。在这项工作中，我们提出了点云变形网络（PCD-NET），作为一种新型的几何深度学习方法，用于模型3D心脏收缩和心脏周期的极端之间的放松。它在基于点云的深度学习中采用了最新的进步，成为编码器解码器的编码器结构，以实现有效的多尺度特征学习，直接在心脏解剖的多级3D点云表示上。我们在英国生物银行研究的10,000多个案例的大数据集上评估了我们的方法，并在基本图像获取的像素分辨率下方的预测和地面真相解剖结构之间找到平均的倒角差异。此外，我们观察到了预测和地面真理人群之间的类似临床指标，并表明PCD-NET可以成功捕获正常受试者和肌肉拨动梗塞（MI）患者之间的亚群特异性差异。然后，我们证明，在接收器操作特征曲线下，学到的3D变形模式在接收器操作特征曲线下，在Harrell的一致性INDEX进行MI生存分析方面，在接收器操作特征曲线下的面积优于13％和7％。
MASLD：一种具有心血管和恶性并发症的系统性代谢障碍
抽象的非酒精性脂肪肝病（NAFLD）已迅速成为全球最常见的慢性肝病，目前估计会影响多达38％的全球成年人群。nafld是一种多系统疾病，在其中，全身性胰岛素抵抗和相关代谢功能障碍在NAFLD及其最相关的肝脏病毒性病因（肝硬化，肝衰竭和肝细胞癌）和肝外疾病中具有致病性作用，并在肝外疾病（例如Cardivery）（例如Cardiveralies）（类型2）疾病和某些类型的肝外癌。在2023年，三个大型跨国肝关联提出，代谢功能障碍相关的脂肪分裂肝病（MASLD）应取代NAFLD一词。选择取代非酒精性脂肪性肝炎的名称是代谢功能障碍相关的脂肪性肝炎（MASH）。新兴的流行病学证据表明，NAFLD和MASLD定义之间的一致性率很高，即〜99％的NAFLD患者符合MASLD标准。在这篇叙述性综述中，我们提供了有关（a）关于MASLD的流行病学数据以及发展CVD和恶性并发症的风险的概述，（b）MASLD（以及与MASLD密切联系的因素（以及与MASLD紧密联系）的基本机制可能会增加这些疾病的风险和评估的风险和（c）诊断或CV的风险，CV的风险和（c）CV的风险以及CVD的风险，CV。泥。
急性上呼吸道感染的菌群
摘要：尽管对急性呼吸道（CO）感染具有快速准确的诊断至关重要，但呼吸医学了解当前实验室方法的优势至关重要。在这项研究中，我们用可用的PCR分析测试了鼻咽样品（n = 29），并将结果与基于杂交捕获的MNG的结果进行了比较。阳性PCR样品的检测标准为CT <35，对于MNGS样品，目标覆盖率> 40％，中位深度为1X和RPKM>10。记录了高度的一致性（98.33％PPA和100％NPA）。然而，MNG在PCR以外产生了29种额外的微生物（23种细菌，4种病毒和2种真菌）。然后，我们使用IDBYDNADixplify®平台（Illumina®Inc，San Diego，CA，USA）将每种方法的微生物分为三种表型类别，以考虑感染性和下呼吸道区域的潜在。发现急性上呼吸道感染的全面但与临床相关的微生物学表现很重要，在免疫功能不佳或与合并症呼吸道疾病或传统综合症无法识别病原体的情况下，尤其重要。因此，该技术可用于补充基于当前综合征的测试，并且可以在表型中快速有效地表征数据，以表征用于传播潜力，临床（CO）感染和合并考虑 - 有望降低发病率和死亡率。